【摘 要】
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针对反向差分进化算法(ODE)中依然存在收敛速度不高和收敛精度欠佳的情形,提出一种改进的反向差分进化算法(MODE).MODE改进了ODE中的差分变异搜索方程以提高算法的收敛速度,
【机 构】
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天津大学系统工程研究所,兰州交通大学交通运输学院
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针对反向差分进化算法(ODE)中依然存在收敛速度不高和收敛精度欠佳的情形,提出一种改进的反向差分进化算法(MODE).MODE改进了ODE中的差分变异搜索方程以提高算法的收敛速度,而且为进一步加速算法收敛,将ODE中涉及反向学习优化策略的种群跳转概率设置为l,这使得MODE在提高收敛性能的同时减少了跳转概率这个控制参数.基于13个标准测试函数的仿真结果表明,与多个DE类算法比较,观察到MODE的收敛性能远优于其它几个差分进化算法,获得了很好的收敛精度及收敛速度.
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